模型库:访问数千个预训练模型。
数据集库:汇集多样化的机器学习任务数据集的存储库。
Spaces:构建和托管机器学习应用程序的平台。
推理端点:在完全管理的基础设施上部署模型。
计算:用于托管和运行机器学习应用程序的付费计算资源。
企业解决方案:企业级安全、访问控制和专门支持。
Account Sign-in, LAION, Web Transpose, TableGPT, Hugging Face, Metamorph Labs, MyScale, Altern, MD.ai, Surge AI 是最好的付费/免费 Datasets tools.






数据集是用于训练和评估机器学习模型的数据集合。它们由输入特征和相应的输出标签或值组成。数据集在人工智能的发展和进步中发挥关键作用,为模型学习模式并做出预测提供必要的数据。
核心功能
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价格
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如何使用
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Hugging Face | 模型库:访问数千个预训练模型。 |
HF Hub 免费 托管无限数量的公共模型、数据集,创建无限数量的组织,访问机器学习工具,获得社区支持。
| 用户可以在Hub上探索并下载预训练的模型、数据集和应用程序。他们还可以托管并协作自己的机器学习项目,或在推理端点部署模型,或升级Spaces应用程序以使用GPU。 |
Kits AI | AI声音克隆 |
免费 免费 简化您的声乐和音频工作流程。
| 用户可以通过Kits AI平台克隆声音、生成AI唱歌、隔离声乐、处理音乐母带、分离音轨、混合声音,并使用AI乐器。该平台还允许用户创建声音模型并赚取被动收入。 |
Generated Photos | AI生成的面孔和人类 |
面孔 + 面孔生成器 $199/年 浏览260万+的现成面孔并创建新面孔,具有可定制特性。每月15次下载,无限次面孔生成,无水印,商业用途,免费3天试用。
| 使用过滤器搜索图库,上传相似面孔至匿名化工具,或使用面孔生成器根据您的参数创建独特的照片真实感面孔或全身人像。或者,上传并修改您的照片。对于大型项目,利用批量下载、数据集或API集成。 |
Account Sign-in | 账户登录 | 要使用此页面,请在提供的字段中输入您的账户凭据,然后点击“登录”按钮。如果您忘记了密码或者遇到访问问题,请点击“无法访问您的账户?”链接以获取帮助。若需进一步协助,请联系IT支持部门。 | |
Surge AI | 生成式 AI 的数据标注 | 要使用 Surge AI,您可以在他们的网站上注册以访问数据标注平台。您可以直接通过本地 API 和 SDK 集成他们的服务,或与他们的专家数据团队合作以获得托管服务。他们提供工具和精英劳动力来构建强大的数据集。 | |
MyScale | 完全SQL兼容的向量数据库 |
开发 免费 免费套餐估计支持500万768维向量,使用MSTG算法。
| 用户可以开始免费试用或尝试游乐场,以探索MyScale的功能。开发者可以使用SQL构建生成AI应用,执行向量搜索、文本搜索、过滤搜索以及SQL-向量连接查询。 |
LAION | 大规模的机器学习数据集 | LAION提供可下载的机器学习研究和开发所需的数据集、工具和模型。用户可以在网站上浏览可用资源,请求特定数据集,并为社区贡献。 | |
Spice AI | 可组合的 数据和AI构建模块 |
托管Spice.ai开源 $1k 到 $5k 每月 前端和推理查询的高性能缓存
| Spice AI 可通过连接各种数据源使用,通过SQL查询数据,为低延迟访问加速数据,以及部署AI模型。开发人员只需使用三行代码即可开始使用Spice Cloud平台。 |
Altern | 人工智能资源目录 | 所提供的内容没有明确说明如何使用该网站。但根据描述,可以推测用户可以探索目录、与社区互动,并访问与人工智能相关的资源。 | |
Entry Point AI | 无代码微调大型语言模型 |
入门 $49 / 月 包括 5,000 个训练示例和 3 个用户名额
| 使用 Entry Point AI 管理提示、微调和评估,所有功能集中在一个地方。导入数据、编写模板、跨供应商训练,并轻松共享模型,完全不需要代码。 |
医疗保健:用于疾病诊断的医学图像数据集
金融:用于算法交易的股市数据集
自动驾驶车辆:传感器数据和感知控制注释数据集
自然语言处理:情感分析、机器翻译等文本数据集
计算机视觉:用于目标检测、分割、跟踪的图像和视频数据集
用户赞扬公共数据集民主化人工智能研究并促进快速进步。然而,一些人对数据集偏见、隐私以及需要更多多样和具代表性的数据提出了担忧。研究人员认为负责任地创建和使用数据集的重要性。
用户在MNIST手写数字数据集上训练图像分类模型以识别数字。
聊天机器人在对话记录数据集上训练,以提供类似人类的回复。
推荐系统从用户-物品交互数据集中学习用户偏好。
在AI项目中使用数据集: 1. 确定问题和所需数据 2. 收集和预处理数据 3. 必要时标记和注释数据 4. 将数据拆分为训练、验证和测试集 5. 将数据集输入机器学习模型 6. 评估模型性能并迭代
使机器学习模型能够从示例中学习
为模型评估和比较提供标准
促进人工智能研究的协作和可重现性
测试模型对未见数据的泛化能力
支持各种AI任务(例如分类、回归、生成)







































